Вышел крупный препринт! Мы сравниваем, как люди и LLM формируют суждения на семи эпистемологических стадиях. Мы выделяем семь линий разлома, точек, в которых люди и LLM принципиально расходятся: Разлом «Основание»: Люди основывают суждения на перцептивном, воплощенном и социальном опыте, в то время как LLM начинают только с текста, реконструируя значение косвенно из символов. Разлом «Парсинг»: Люди анализируют ситуации через интегрированные перцептивные и концептуальные процессы; LLM выполняют механическую токенизацию, которая дает структурно удобное, но семантически бедное представление. Разлом «Опыт»: Люди полагаются на эпизодическую память, интуитивную физику и психологию, а также на усвоенные концепции; LLM полагаются исключительно на статистические ассоциации, закодированные в эмбеддингах. Разлом «Мотивация»: Суждения людей руководствуются эмоциями, целями, ценностями и эволюционно сформированными мотивациями; у LLM нет внутренних предпочтений, целей или аффективной значимости. Разлом «Причинность»: Люди рассуждают, используя причинные модели, контрфакты и принципиальную оценку; LLM интегрируют текстовый контекст, не создавая причинных объяснений, полагаясь вместо этого на поверхностные корреляции. Разлом «Метакогниция»: Люди контролируют неопределенность, обнаруживают ошибки и могут приостановить суждение; LLM не имеют метакогниции и всегда должны производить вывод, что делает галлюцинации структурно неизбежными. Разлом «Ценность»: Суждения людей отражают идентичность, мораль и реальные ставки; «суждения» LLM являются вероятностными предсказаниями следующего токена без внутренней оценки или ответственности. Несмотря на эти линии разлома, люди систематически переоценивают выводы LLM, потому что беглый и уверенный язык создает предвзятость к правдоподобию. Мы утверждаем, что это создает структурное условие, Эпистемия: лингвистическая правдоподобность заменяет эпистемическую оценку, создавая ощущение знания без фактического знания. Чтобы решить проблему Эпистемии, мы предлагаем три взаимодополняющие стратегии: эпистемическую оценку, эпистемическое управление и эпистемическую грамотность. Полная статья в первом ответе. Совместно с @Walter4C и @matjazperc

Увлекательная статья только что опубликована в журнале Science. Авторы анализируют карьерные траектории лучших исполнителей в различных областях, включая лауреатов Нобелевской премии, элитных шахматистов, олимпийских чемпионов и других. Их центральная находка ставит под сомнение распространенное мнение. Интенсивная, однопрофильная подготовка в молодом возрасте действительно дает раннее преимущество, но это преимущество со временем исчезает. Напротив, люди, которые с раннего возраста подвергаются многопрофильной практике, как правило, начинают медленнее. Тем не менее, в долгосрочной перспективе они с большей вероятностью достигнут мирового уровня, в конечном итоге обгоняя ранних специалистов, которые часто достигают плато чуть ниже самого верха. Важное напоминание о том, что широта на раннем этапе может быть мощной инвестицией в долгосрочное превосходство. Ссылка на статью в первом ответе.

Теперь в Nature Human Behaviour! 🚀🚀 В последние десятилетия исследования коллективного человеческого поведения в значительной степени полагались на сети. Это интуитивно: люди взаимодействуют с другими людьми. Однако мы утверждаем, что эта доминирующая структура упускает важный ингредиент. Традиционные сети представляют агентов в виде узлов, а парные отношения — в виде рёбер. В результате они в корне предполагают, что социальные взаимодействия можно разложить на пары. Тем не менее, многие социальные процессы по своей сути основаны на группах. Простой пример: группа из трёх соавторов, пишущих статью, не может быть сведена к трем независимым парам соавторов. Важна сама группа. В этой статье мы рассматриваем широкий спектр эмпирических и теоретических случаев, где групповые взаимодействия не могут быть разложены на парные, и показываем, что взаимодействия более высокого порядка формируют коллективное поведение выше и за пределами диадических связей. Мы выступаем за изучение коллективного поведения на гиперграфах, где взаимодействия могут включать несколько агентов одновременно. Мы рассматриваем, как гиперграфы предоставляют новые идеи в различных областях, включая сети аффилиации и сотрудничества, условия высокочастотного контакта (семьи, друзья) и ключевые социальные процессы, такие как социальное заражение, сотрудничество, правдивость и моральное поведение. Наконец, мы очерчиваем многообещающие направления для будущих исследований: решение вычислительных задач моделей более высокого порядка; изучение предвзятости и неравенства в динамике групп; сочетание гиперграфов и больших языковых моделей для исследования коэволюции языка и поведения; и использование сетей более высокого порядка для моделирования воздействия политик до их реализации; и другие. Мы очень рады этой работе и надеемся, что она вдохновит дальнейшие исследования в быстро развивающейся и фундаментальной области с широкими реальными последствиями. Ссылка на статью в первом ответе Эта работа была блестяще возглавлена Федерико Баттистоном (@fede7j) с выдающейся командой соавторов: Фариба Карими (@fariba_k), Сюне Леманн, Андреа Бамберг Миглиано, Онкар Садекар (@OnkarSadekar), Анхель Санчес и Матяж Перц (@matjazperc)